[发明专利]大型燃煤机组在线监测与优化控制系统及其实现方法无效
| 申请号： | 201410021273.4 | 申请日： | 2014-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN103759290A | 公开（公告）日： | 2014-04-30 |
| 发明（设计）人： | 罗嘉;朱亚清;吴乐;刘小伟;叶向前;张曦;伍宇忠 | 申请（专利权）人： | 广东电网公司电力科学研究院;华中科技大学 |
| 主分类号： | F23N5/00 | 分类号： | F23N5/00;F22B35/18 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 王茹;曾旻辉 |
| 地址： | 510080 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 大型 燃煤 机组 在线 监测 优化 控制系统 及其 实现 方法 | ||
1.一种大型燃煤机组在线监测与优化控制系统的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
对大型燃煤机组的锅炉进行燃烧特性分析，并进行锅炉燃烧优化调整试验，获得锅炉运行关键参数；
确定所述锅炉运行关键参数与锅炉效率和NOx排放之间的关系，并根据所述关系建立优化控制模型；
对所述优化控制模型进行训练，得到最高锅炉效率下的锅炉运行参数的具体优化数值。
2.根据权利要求1所述的大型燃煤机组在线监测与优化控制系统的实现方法，其特征在于，在得到所述具体优化数值之后，还包括步骤：根据所述具体优化数值调整锅炉运行参数。
3.根据权利要求1所述的大型燃煤机组在线监测与优化控制系统的实现方法，其特征在于，所述优化控制模型为基于BP神经网络理论的优化控制模型。
4.根据权利要求3所述的大型燃煤机组在线监测与优化控制系统的实现方法，其特征在于，对所述优化控制模型进行训练的过程包括：
采用带动量和动态自适应学习率的梯度函数对所述优化控制模型进行训练。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的大型燃煤机组在线监测与优化控制系统的实现方法，其特征在于，所述锅炉运行关键参数包括：过量空气系数、风/煤比、燃烬风量、煤粉细度、变磨煤机投运方式、负荷以及煤种特性。
6.一种大型燃煤机组在线监测与优化控制系统，其特征在于，包括：
参数获取模块，用于对大型燃煤机组的锅炉进行燃烧特性分析，并进行锅炉燃烧优化调整试验，获得锅炉运行关键参数；
关系建立模块，用于确定所述锅炉运行关键参数与锅炉效率和NOx排放之间的关系，并根据所述关系建立优化控制模型；
优化数值计算模块，用于对所述优化控制模型进行训练，得到最高锅炉效率下的锅炉运行参数的具体优化数值。
7.根据权利要求6所述的大型燃煤机组在线监测与优化控制系统，其特征在于，还包括：
调整模块，用于在得到所述具体优化数值之后，根据所述具体优化数值调整锅炉运行参数。
8.根据权利要求6所述的大型燃煤机组在线监测与优化控制系统，其特征在于，所述优化控制模型为基于BP神经网络理论的优化控制模型。
9.根据权利要求8所述的大型燃煤机组在线监测与优化控制系统，其特征在于，所述优化数值计算模块包括：
训练子模块，用于采用带动量和动态自适应学习率的梯度函数对所述优化控制模型进行训练。
10.根据权利要求6-9任意一项所述的大型燃煤机组在线监测与优化控制系统，其特征在于，所述锅炉运行关键参数包括：过量空气系数、风/煤比、燃烬风量、煤粉细度、变磨煤机投运方式、负荷以及煤种特性。
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